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一緒に使う物

個人開発気象統計

  1. 見られるもの
  2. データの出どころと更新の仕方
  3. 規模
  4. AI と一緒にどう作ったか
  5. 読まれ方の記録
  6. リンク

個人開発気象統計(https://weather.time-j.net/ )は、気象庁が公開している観測データを加工して、全国の地点の気温の順位や雨温図などを出す、個人が開発と運用をしている非公式のサイトです。予報と防災情報は扱いません。サイトもデスクトップアプリも、作者が AI と一緒に作っています(https://weather.time-j.net/about/ 、2026-10-14 に確かめました)。

見られるもの

トップページには、次のページの案内があります(https://weather.time-j.net/ 、2026-10-14 に確かめました)。

ページ中身
今日の最高気温ランキング全国約 900 地点の今日の最高気温を、高い順と低い順に並べます。10 分ごとに更新します
今朝の最低気温ランキング冷え込んだ所と熱帯夜の所を、最低気温で並べます
いまの観測(10 分値)気温、風、降水、積雪の実況と、観測史上 1 位の更新の状況を出します
今季の寒さのランキング冬日と真冬日の日数と、最低気温の記録を出します。1881 年からの過去の年も見られます
地点ごとのページ各地の今年の気温の推移と平年値を出します
雨温図平年値の気温と降水量を出します。2 つの地点を重ねて比べられます
月別の気温月ごとの平均気温の順位を、観測値と平年値で出します
年降水量ランキング雨の多い所と少ない所を、平年値で並べます
過去の日ごとの記録その日に猛暑日だった地点と、月ごとの地点数を出します(2010 年から)
観測データの配布1880 年からの日別値と、アメダスの 10 分値を、NetCDF のファイルで配っています
デスクトップアプリ任意の日、期間、閾値で集計し、出典の付いた図にして保存します。予報図も描きます

データの出どころと更新の仕方

データの出典は気象庁ホームページです。サイトは、表示しているのが気象庁のデータを編集、加工した物で、その責任はサイトにあると書いています。観測値には速報値が含まれ、後日変わることがあります(https://weather.time-j.net/about/ 、2026-10-14 に確かめました)。

サイトは、観測データを取得して静的な HTML を生成し、CDN に置いています。1,286 地点を 10 分ごとに取得し、サイト全体の生成にかかる時間は 1.6 秒です。取得は、気象庁のサーバーに負担をかけないように、更新の間隔に合わせて必要な回数だけ行います。閲覧する人のブラウザーが、気象庁に直接アクセスすることはありません(同じページ)。

リポジトリの説明によると、気象庁の地点別の 10 分値、地図用の 10 分値、毎時の CSV、過去の気象データを取得して観測の保存用のファイルに蓄え、そこからページを生成して Cloudflare Pages で公開しています(https://github.com/aiseed-dev/weather/blob/main/WeatherStatic/README.md 、2026-10-14 に確かめました)。

日別の観測データは、気象庁の観測所 1,342 地点(うち廃止された地点 56)の、1880-01-01 からの最高、最低、平均気温、降水量、日照時間です。年ごとと地点ごとの NetCDF-4 のファイルで配っています(https://weather.time-j.net/data/daily/ 、2026-10-14 に確かめました)。

規模

「このサイトについて」のページには、次の実測値が載っています(https://weather.time-j.net/about/ 、2026-10-14 に確かめました)。

  • 公開しているページは 3,132 ページです(うち地点別が 1,286 ページ)
  • 保有する観測データは、1871 年から現在までの 1,877 万セル(78 MB)です
  • サイト全体の生成にかかる時間は 1.6 秒です
  • プログラムの規模は、約 6,600 行の Python です
  • 開発と運用は個人 1 名で、自宅のサーバー 1 台を使っています。費用は無料枠の範囲内です

AI と一緒にどう作ったか

リポジトリ(https://github.com/aiseed-dev/weather )には、AI が作業の前に読む文書があります。CLAUDE.md と AGENTS.md には作業の決まりが書かれ、.agents/skills/ の 13 のスキルには、データの取得、図の描き方、Flet の書き方などの決まりが書かれています。AGENTS.md は、変更する前に関係するスキルを読むことを、AI への決まりにしています(2026-10-14 に確かめました)。

人が決めたことは、これらの文書に書かれています。たとえば CLAUDE.md は、デスクトップアプリについて、使うデータの出どころを利用者が設定ファイルで選ぶことと、データは利用者が操作したときにだけ取得することを、2 つの基本の決まりにしています。サイトの公開は、手元の試験用のデータ、サーバーの実データ、Cloudflare の 3 段で行い、段を飛ばさないことになっています(WeatherStatic/README.md)。

「このサイトについて」のページは、実装を AI の支援で書いていると説明しています(https://weather.time-j.net/about/ 、2026-10-14 に確かめました)。リポジトリの履歴を数えると、2026-10-14 の時点で、main のコミット 371 件(2026-05-14 から)のうち 174 件に、AI との共同作業を示す「Co-Authored-By: Claude」の行があります(https://github.com/aiseed-dev/weather/commits/main 、2026-10-14 に確かめました)。

デスクトップアプリ(AIseed Weather)は、Python で画面を作るライブラリの Flet で作っています。格子データを GPU で描くために、AI と一緒に Flet の拡張(flet-gpufield)を作りました。格子データの色の塗り分け、風の粒子、等値線を GPU で描き、Intel の内蔵 GPU で毎秒 57〜59 コマで表示できたことを記録しています(https://github.com/aiseed-dev/weather/blob/main/docs/gpu-map.md 、2026-10-14 に確かめました)。この部品は、ほかのアプリでも使えるように MIT ライセンスにしています(packages/flet-gpufield/README.md)。

作る途中で見つかった Flet 1.0.4 の問題も、対策と一緒にリポジトリに残しています。たとえば、use_effect の準備の関数から返した後始末が呼ばれない問題には、後始末を確実に呼ぶ部品(src/aiseed_weather/components/task_effect.py)を作り、同じ書き方が戻ったときに失敗する試験(tests/test_effect_cleanups.py)を足しています(2026-10-14 に確かめました)。

読まれ方の記録

サイトは、ページを見たときの記録を、運営者が管理するサーバー analytics.aiseed.dev に送っています。IP アドレスは記録しません。最初に開いたときに受け入れるかどうかを聞き、受け入れた人にだけ番号を置きます。送る情報と、自分の記録を見る方法と消す方法も、同じページに書いています(https://weather.time-j.net/kaiseki/ 、2026-10-14 に確かめました)。

この解析の仕組みは aiai tools の kaiseki です。aiai tools の README は、kaiseki が analytics.aiseed.dev で動き、weather.time-j.net で使われていると書いています(https://github.com/aiseed-dev/aiai-tools 、2026-10-14 に確かめました)。aiai のサイトも、同じ仕組みの kaiseki.js を読み込んでいます(https://aiai.aiseed.dev/ 、2026-10-14 に確かめました)。

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